MAPress
کتاب بهبود عملکرد در بازی‌های ورق از طریق یادگیری تقویتی چندعامله خودکار

کتاب بهبود عملکرد در بازی‌های ورق از طریق یادگیری تقویتی چندعامله خودکار

تگ‌ها: MARL استراتژی بازی بازی ورق پردازش بازی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری خودکار یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهبود عملکرد در بازی‌های ورق از طریق یادگیری تقویتی چندعامله خودکار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های بازی‌های ورق

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله خودکار
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در محیط بازی‌های ورق
  • 4. مفهوم عامل خودکار
  • 5. شناخت محیط بازی ورق
  • 6. تعریف حالت‌ها و اقدامات
  • 7. تابع پاداش در بازی‌های ورق
  • 8. تابع انتقال حالت
  • 9. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 10. الگوریتم Q-Learning
  • 11. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 12. الگوریتم Policy Gradient
  • 13. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی
  • 14. شبکه‌های عصبی عمیق برای تخمین ارزش
  • 15. شبکه‌های عصبی عمیق برای تخمین سیاست
  • 16. معماری‌های شبکه عصبی مناسب
  • 17. پیش‌پردازش داده‌های بازی ورق
  • 18. نمایش حالت با استفاده از شبکه‌های کانولوشنال
  • 19. نمایش حالت با استفاده از شبکه‌های بازگشتی
  • 20. تکنیک‌های افزایش داده در یادگیری تقویتی
  • 21. مدل‌سازی چندعامله
  • 22. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 23. هماهنگی بین عوامل
  • 24. رقابت بین عوامل
  • 25. بازی‌های مجموع-صفر
  • 26. بازی‌های مجموع-غیر-صفر
  • 27. مفهوم تعادل نش
  • 28. یافتن تعادل نش در بازی‌های ورق
  • 29. یادگیری تقویتی برای یافتن تعادل نش
  • 30. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 31. Deep Q-Networks (DQN) برای چندعامله
  • 32. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 33. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 34. Shared Autonomy
  • 35. Cooperative Multi-Agent Learning
  • 36. Competitive Multi-Agent Learning
  • 37. Learning in Partially Observable Environments
  • 38. State Representation for Partially Observable Games
  • 39. Recurrent Neural Networks for POMDPs
  • 40. Belief State Representation
  • 41. Information Sharing Between Agents
  • 42. Communication Protocols for Agents
  • 43. Learning to Communicate
  • 44. Game Theory for Multi-Agent Systems
  • 45. Mechanism Design for Multi-Agent Systems
  • 46. Incentive Design for Cooperative Agents
  • 47. Adversarial Training for Agents
  • 48. Self-Play in Multi-Agent Systems
  • 49. Training Agents Against Themselves
  • 50. Curriculum Learning for Multi-Agent Systems
  • 51. Progressive Expansion of Agent Capabilities
  • 52. Multi-Agent Reinforcement Learning for Poker
  • 53. Texas Hold'em as a Multi-Agent Problem
  • 54. State Representation for Poker
  • 55. Action Space for Poker Agents
  • 56. Reward Shaping in Poker
  • 57. Dealing with Imperfect Information in Poker
  • 58. Opponent Modeling in Poker
  • 59. Learning Poker Strategies
  • 60. Advanced Poker Strategies
  • 61. Bluffing Strategies
  • 62. Betting Strategies
  • 63. Hand Evaluation in Poker
  • 64. Pot Odds and Implied Odds
  • 65. Game Theory Applications in Poker
  • 66. Exploitability and Robustness of Poker Agents
  • 67. Evaluating Agent Performance
  • 68. Metrics for Multi-Agent Performance
  • 69. Benchmarking Multi-Agent Systems
  • 70. Ethical Considerations in AI for Games
  • 71. Fairness in AI Game Agents
  • 72. Transparency in AI Game Agents
  • 73. Safety in AI Game Agents
  • 74. Robustness Against Adversarial Attacks
  • 75. Applications Beyond Games
  • 76. Robotics Control
  • 77. Autonomous Driving
  • 78. Resource Management
  • 79. Financial Trading
  • 80. Network Routing
  • 81. Traffic Control
  • 82. Smart Grids
  • 83. AI for Scientific Discovery
  • 84. Human-AI Collaboration
  • 85. Future Trends in Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 86. Challenges in Real-World Deployment
  • 87. Transfer Learning for Multi-Agent Systems
  • 88. Meta-Learning for Multi-Agent Systems
  • 89. Explainable AI for Multi-Agent Systems
  • 90. Causal Inference in Multi-Agent Systems
  • 91. General Game Playing
  • 92. AI Safety for Multi-Agent Systems
  • 93. The Role of Simulation in Multi-Agent Learning
  • 94. Data Efficiency in Multi-Agent Learning
  • 95. Scalability of Multi-Agent Algorithms
  • 96. The Impact of Different Reward Structures
  • 97. The Impact of Observation Noise
  • 98. The Impact of Communication Constraints
  • 99. Towards Artificial General Intelligence through Multi-Agent Systems
  • 100. The Future of AI in Complex Interactive Environments

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.